این مطلب در وبسایت ویکیپدیا قرار داده‌شده. شما به عنوان یک ناشر، کدام‌یک از متن‌های زیر را به عنوان خلاصه انتخاب می‌کنید؟

مقاله: آشکارکننده لبه canny روشی است برای استخراج اطلاعات ساختاری مفید از اشیا بصری و به طرز چشمگیری میزان داده‌هایی که باید پردازش شوند را کاهش می‌دهد. این روش به‌طور گسترده در سیستم‌های بینایی کامپیوتر استفاده شده‌است. canny دریافت که لازمه‌های اعمال آشکارسازی لبه روی سیستم‌های بینایی گوناگون نسبتا یکسان است. به این ترتیب، راهکار آشکارسازی لبه برای مشخص کردن این لازمه‌ها می‌تواند در رنج وسیعی از وضعیت‌ها پیاده‌سازی شود. معیارهای کلی برای لبه یابی شامل موارد زیر می‌شوند: آشکارسازی لبه با میزان خطای کم، بدین معنی که آشکارسازی باید تا جایی که ممکن است بیشترین لبه‌های نشان داده‌شده در تصویر را به درستی بدست آورد. نقطه لبه آشکار شده توسط عملگر باید به‌طور دقیق در مرکز لبه متمرکز شده باشد. لبه داده‌شده در تصویر باید یکبار مشخص شود و در صورت امکان، نویز تصویر نباید لبه‌های نادرست ایجاد کند. برای تحقق این لازمه‌ها canny از حساب تغییرات – روشی که تابعی را برای بهینه‌سازی یک تابعی داده‌شده پیدا می‌کند – استفاده کرد. تابع بهینه در آشکارساز canny به وسیله جمع ۴ مؤلفه نمایی توصیف می‌شود، اما می‌تواند با مشتق اول یک گاوسی تقریب زده شود. در بین متدهای لبه یابی توسعه‌یافته تا کنون، الگوریتم آشکارساز لبه canny یکی از روش‌های تعریف‌شده به‌طور دقیقی است که آشکارسازی خوب و قابل اعتمادی را فراهم می‌کند. به دلیل بهینه بودن آن برای تحقق ۳ معیار لبه یابی وسادگی فرایند پیاده‌سازی، این روش یکی از محبوبترین الگوریتم‌ها برای آشکارسازی لبه است. فرایند الگوریتم آشکارسازی لبه canny می‌تواند در ۵ مرحله مختلف خلاصه شود: اعمال فیلتر گوسی برای هموار کردن تصویر جهت حذف نویز. یافتن گرادیان شدت روشنایی تصویر. اعمال سرکوب نقاط غیر بیشینه جهت خلاص شدن از پاسخ غلط به آشکارسازی لبه. اعمال آستانه دوگانه برای تشخیص لبه‌های بالقوه. دنبال کردن لبه‌ها با استفاده از پسماند: نهایی کردن آشکارسازی لبه با سرکوب همه لبه‌های دیگری که ضعیف هستند و به لبه‌های قوی متصل نیستند. از آنجائیکه همه نتایج آشکارسازی لبه به سادگی تحت تأثیر نویز در تصویر قرار می‌گیرند، برای جلوگیری از آشکارسازی غلط ناشی از نویز، فیلتر کردن نویزها ضروری است. برای هموار کردن تصویر، یک کرنل گوسی با تصویر پیچش داده می‌شود. این مرحله تصویر را اندکی هموار می‌کند تا آثار نویزهای …

متن اول: آشکارساز لبه کنی یک عملگر لبه یابی است که از یک الگوریتم چند مرحله‌ای برای یافتن دامنه وسیعی از لبه در تصویر استفاده می‌کند. این روش در سال ۱۹۸۶ توسط john f. canny توسعه یافت. همچنین canny یک تئوری محاسباتی لبه یابی ایجاد کرد که توضیح می‌دهد روش چگونه کار می‌کند. 
متن دوم: آشکارساز لبه کنی
جواب:
متن اول